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Mit der Gesichtserkennungs-API von ML Kit können Sie Gesichter in einem Bild erkennen,
wichtigsten Gesichtsmerkmale und Konturen erkannter Gesichter.
Mit der Gesichtserkennung können Sie Informationen abrufen, die Sie für Aufgaben wie
Selfies und Porträts zu verschönern oder Avatare aus dem Foto eines Nutzers zu generieren.
Da ML Kit die Gesichtserkennung in Echtzeit durchführen kann,
wie Video-Chats oder Spiele, die auf die Gesichtsausdrücke des Spielers reagieren.
Als Flutter-Entwickler könnte Sie
FlutterFire
mit einem Plug-in für die ML Vision APIs von Firebase.
Hauptmerkmale
Gesichtsmerkmale erkennen und finden
Ermitteln Sie die Koordinaten von Augen, Ohren, Wangen, Nase und Mund
Gesicht erkannt.
Die Konturen von Gesichtszügen erfassen
Die Konturen der erkannten Gesichter sowie ihrer Augen, Augenbrauen, Lippen und Nasen.
Gesichtsausdrücke erkennen
Erkennen, ob eine Person lächelt oder die Augen geschlossen hat
Gesichter in Videoframes tracken
Rufen Sie eine Kennung für das Gesicht jeder einzelnen Person ab, das erkannt wird.
Diese Kennung ist über alle Aufrufe hinweg einheitlich, sodass Sie beispielsweise
Bildbearbeitung bei einer bestimmten Person in einem Videostream
Videoframes in Echtzeit verarbeiten
Die Gesichtserkennung wird auf dem Gerät ausgeführt und ist schnell genug, um verwendet zu werden.
z. B. bei der Videobearbeitung, in Echtzeitanwendungen.
Wenn die Gesichtskonturerkennung aktiviert ist, erhalten Sie außerdem eine Liste von Punkten für jedes erkannte Gesichtsmerkmal. Diese Punkte stellen die Form von
die Funktion. Das folgende Bild veranschaulicht, wie diese Punkte einem Gesicht zugeordnet werden (zum Vergrößern auf das Bild klicken):
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ML Kit for Firebase provided ready-to-use ML solutions for app developers. New apps should use the standalone ML Kit library for on-device ML and Firebase ML for cloud-based ML.
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